Datasets:

Djacon
/

ru_goemotions

text stringlengths 2 317	labels stringclasses 86 values
Моя любимая еда — это все, что мне не приходилось готовить самой.	[8]
Теперь, если он покончит с собой, все будут думать, что он смеется над людьми, а не на самом деле мертв.	[8]
ПОЧЕМУ, БЛЯДЬ, БЕЗ БЕЙЛЕС-ИЗОИНГ	[4]
Чтобы заставить ее чувствовать себя под угрозой	[6]
Грязные южные дрочки	[4]
ОМГ ПЕЙТОН НЕ ДОСТАТОЧНО ХОРОШ, ЧТОБЫ ПОМОЧЬ НАМ В ПЛЕЙ-ОФФЕ! Тупые фанаты Бронкос, декабрь 2015 года.	[2]
Нам нужно больше досок и освободить немного больше места для [ИМЯ]. Тогда нам будет хорошо.	[1]
Это может быть связано с фактором доверия вашего друга.	[8]
Всем привет. Я тоже из Торонто. При необходимости могу позвонить и приехать лично.	[8]
[ИМЯ] - та же гребаная проблема, чуть лучше владею английским языком.	[4]
Черт, кажется, я случайно купил боксерский поединок с оплатой за просмотр	[4]
Чертов трус.	[4]
так выглядит отставание	[8]
Я никогда не думал, что это было в тот же самый момент, но иногда после жертвы [ИМЯ]... звучит логично	[3, 8]
Ты собираешься мыть посуду сейчас	[8]
Замедление вещей сейчас	[8]
Его имя уже обнародовано. Просто не могу разместить это здесь.	[8]
Тупо упрямый / упорно глупый	[4]
Моим, по-видимому, был [ИМЯ] и гигантский персик!	[8]
я скучаю по ним живым	[3, 3]
Новое исследование только что вышло из Китая, что на самом деле уже слишком поздно.	[8]
Тролль, бро. Они знают, что говорят глупости. Этот ублюдок ничего не делает, кроме как воняет либертарианским субботам, говорящим дерьмо	[4]
Но у твоей тетушки чертовски нахальство!	[8]
Хорошо, тогда какой, черт возьми, твой план?	[4, 1]
Рад, что смог помочь.	[0]
18 горячо, но очень мягко, это просто блондинка, которая не такая горячая, как запуск блондинки.	[8]
Уверен, что видел это. Он откидывается вместе с ремнями, которые он носит. Все еще выглядит болезненно, но я думаю, что он живет	[3]
Когда мне плохо, я слушаю музыку.	[8]
Я читал в другом посте, что он умер вскоре после этого от внутренних повреждений.	[3, 8]
Честно говоря, быть замужем за ним звучит утомительно. Может быть, это будет лучше для вас в долгосрочной перспективе.	[8]
Удивительно, как далеко продвинулся Photoshop. Подводные мосты?!! НИКОГДА!!!	[1, 0]
Это лучший вариант, потому что это моя жизнь и тебя это не касается? Лмфао, кто ты	[8]
Мешок, стержень и наконечник. Трифекта.	[8]
Я знаю. Мой вопрос заключался в том, использовали ли они соревнования в T5-TTT2.	[8]
ФБР!! ОТКРЫТЬ!!!	[8]
Надо было облить ее кокаином сразу после фильма и бежать за ним. Fk мелочность	[8]
Здоровья, сололандер!	[8]
Очень интересно. Спасибо	[0]
Твоя мама любит копировать меня, потому что у нее нет творчества, как и у тебя:	[8]
Господи, помоги мне, я хочу снова стать модом. тут столько проклятых троллей	[8]
О, черт возьми :/	[8]
ЧТО ТЫ ДЕЛАЕШЬ [ИМЯ]?	[8]
Это... имеет 9 тысяч голосов. Ух ты.	[0]
[ИМЯ] видит все	[8]
Ждать. Что. Как?	[8]
Ой, попробуй осознанность. Думаю, теперь я перейду к этой подлодке.	[8]
Детектив из сву.	[8]
Республиканцы - это военные. Ты - идиот.	[4]
Не целуй дверной звонок! Или кто-нибудь еще, если на то пошло...	[8]
Только что вернулся из школы. как у нас дела	[8]
На этой фотографии, которую они использовали для [ИМЯ], она похожа на [ИМЯ].	[8]
Потрясающий! Я колыбель [РЕЛИГИЯ], так что очень интересно узнать о вашем опыте. Спасибо, что поделился.	[0]
Никогда не выходите из лодки.	[8]
О, простите нас за попытку создать захватывающую атмосферу на нашем домашнем дворе.	[0]
извини [ИМЯ]! 😘😘😘	[3]
Это первый человек, с которым Австралия попыталась сделать это...	[8]
мой мозг болит...	[3]
Он отстал на 5 минут, не впечатлил.	[3]
Люди на другой стороне хотят твоей смерти, независимо от того, почему ты здесь.	[8]
Расщепление: Природный ловец латуни.	[8]
Извиняюсь, беру свои слова назад, так как только что увидел его последнюю работу.	[7]
Черт возьми, вы можете также использовать мобильный план, если вы не делаете что-то чувствительное к задержке.	[8]
Я думаю, что правило 90 дней применяется к увеличению более чем на 5%?	[1]
Если они болтают, это особенность.	[8]
Это означает, что люди, у которых есть долги, могут видеть тех, у кого их нет. Чувствую ли я более легкую мишень для грабежей и тому подобного?	[1]
Скайнет действительно потерял свое преимущество	[8]
серьезно втф. Я хочу увидеть, как вся раздача прошла в деталях. это было самое больное чтение души	[4]
[ИМЯ] была бесполезна, кроме перевязки [ИМЯ] немного больше, чем она уже сделала, и лечения [ИМЯ], назовите одно решение, которое [ИМЯ] принял разумно.	[8]
Не эмоциональный эффект, когда это в интересах нашей страны.	[8]
Эй, я только что поделился твитом с цитатой. я не знаю обо всем этом	[8]
Кто эта дикая команда? Где они были?	[1]
Боже мой, [ИМЯ] и его папа гуляют вместе, это так мило 😍	[8]
Почему он бессмысленный? Я хочу знать, как люди вроде тебя смотрят эту игру. Искренне сбивает меня с толку.	[8]
Меня выгнали, и, по-видимому, я больше не забочусь о том, чтобы рассказывать об этом на Reddit.	[8]
Это потому, что вы играете против игроков из ЕС с пингом 1000 мс, которые понятия не имеют, что происходит. Хорошей охоты!	[0]
Взволнованный, как грязное животное, которым я являюсь.	[8]
Черт возьми, это «мог?!»	[4]
Особенно эта реклама «Австралия не справится» по телевизору, боже, я ненавижу [ИМЯ]	[4]
И вы верите в это?	[8]
Если вам нравятся кислые продукты, они выпускают приличные вещи, но все, что не входит в их число, совершенно забываемое и среднее.	[8]
Мы думали, что ему стало лучше, но потом он обернулся.	[3, 8]
Еще один клоун, ноющий по поводу дискуссий о биткойнах в биткойн-саб.	[8]
Три слова, без тонкостей. "Чувак. Стоп. Серьезно."	[4]
[ИМЯ], чувак, я вижу [ИМЯ] так редко, что забываю, что он король OG "К черту этого персонажа, к черту эту дурацкую игру".	[4, 4]
Ух ты. Я только что прочитал синопсис, и это действительно то, что происходит.	[2]
Вау, эта хозяйка точно кусок дерьма. Мне было бы интересно узнать, сколько людей она дискриминировала или преследовала в прошлом.	[1]
Я УБИВАЮ ТЕБЯ ПОДЛОСТЬ	[4]
Он слишком сломан, любой и его собака могут его использовать.	[8]
Турнир был взрывом, встретил некоторых действительно крутых людей, которым все понравилось. Спасибо, что держите. Хотел бы сделать это снова когда-нибудь	[1, 0]
обуздай свой энтузиазм, тема усиливается	[8]
ты отвратительный кусок грязи.	[5]
Кстати, собаки тоже насторожились на Кусс-роуд, но просто проигнорируют это, как это сделал [ИМЯ], лол, чао.	[8]
Это как-то полезно в странном смысле	[8]
Просто сотрудник, только что подчеркнул, что так долго экономить например 10k и даже это ничего! Должен принести больше биткойнов	[3]
Как бы. И благодарю вас. Меня интересуют те файлы, фильмы и фотографии, о которых вы упомянули.	[1]
Похоже на мои борзые ноги	[8]
Ты сказал мне, что бессмысленно указывать на это. ты идиот	[4]
2019 год должен быть просто изображением горящего мусорного бака или мусорного бака. Удивительно, как дерьмово DICE может делать вещи за 10 лет.	[4, 3, 2]
Да, давайте завершим AS4, я внезапно стал намного больше взволнован S11.	[0]
Он покинул скамейку запасных и вернулся в раздевалку с медперсоналом.	[8]

End of preview. Expand in Dataset Viewer.

Dataset Card for GoEmotions

Dataset Summary

The RuGoEmotions dataset contains 34k Reddit comments labeled for 9 emotion categories (joy, interest, surprice, sadness, anger, disgust, fear, guilt and neutral). The dataset already with predefined train/val/test splits

Supported Tasks and Leaderboards

This dataset is intended for multi-class, multi-label emotion classification.

Languages

The data is in Russian.

Dataset Structure

Data Instances

Each instance is a reddit comment with one or more emotion annotations (or neutral).

Data Fields

The configuration includes:

text: the reddit comment
labels: the emotion annotations

Data Splits

The simplified data includes a set of train/val/test splits with 26.9k, 3.29k, and 3.37k examples respectively.

Dataset Creation

Curation Rationale

From the paper abstract:

Understanding emotion expressed in language has a wide range of applications, from building empathetic chatbots to detecting harmful online behavior. Advancement in this area can be improved using large-scale datasets with a fine-grained typology, adaptable to multiple downstream tasks.

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

Data was collected from Reddit comments via a variety of automated methods discussed in 3.1 of the paper.

Who are the source language producers?

English-speaking Reddit users.

Annotations

Who are the annotators?

Annotations were produced by 3 English-speaking crowdworkers in India.

Personal and Sensitive Information

This dataset includes the original usernames of the Reddit users who posted each comment. Although Reddit usernames are typically disasociated from personal real-world identities, this is not always the case. It may therefore be possible to discover the identities of the individuals who created this content in some cases.

Considerations for Using the Data

Social Impact of Dataset

Emotion detection is a worthwhile problem which can potentially lead to improvements such as better human/computer interaction. However, emotion detection algorithms (particularly in computer vision) have been abused in some cases to make erroneous inferences in human monitoring and assessment applications such as hiring decisions, insurance pricing, and student attentiveness (see this article).

Discussion of Biases

From the authors' github page:

Potential biases in the data include: Inherent biases in Reddit and user base biases, the offensive/vulgar word lists used for data filtering, inherent or unconscious bias in assessment of offensive identity labels, annotators were all native English speakers from India. All these likely affect labelling, precision, and recall for a trained model. Anyone using this dataset should be aware of these limitations of the dataset.

Other Known Limitations

[More Information Needed]

Additional Information

Dataset Curators

Researchers at Amazon Alexa, Google Research, and Stanford. See the author list.

Licensing Information

The GitHub repository which houses this dataset has an Apache License 2.0.

Citation Information

@inproceedings{demszky2020goemotions, author = {Demszky, Dorottya and Movshovitz-Attias, Dana and Ko, Jeongwoo and Cowen, Alan and Nemade, Gaurav and Ravi, Sujith}, booktitle = {58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)}, title = {{GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions}}, year = {2020} }

Contributions

Thanks to @joeddav for adding this dataset.

Downloads last month: 81

Edit dataset card

Size of downloaded dataset files:

4.57 MB

Size of the auto-converted Parquet files:

2.59 MB

Number of rows:

33,606

Models trained or fine-tuned on Djacon/ru_goemotions

MaxKazak/ruBert-base-russian-emotion-detection

Text Classification • Updated Sep 11, 2023 • 4.01k • 3